5分钟掌握Hadoop+Spark：大数据在线教育投融系统3大核心模块💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙个人简介：曾

💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目

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在线教育投融数据可视化分析系统介绍

基于大数据的在线教育投融数据可视化分析系统面向大四计算机毕业生设计，以Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL为核心数据层，通过Python/Java双栈实现，后端采用Django或Spring Boot对接MySQL，前端由Vue、ElementUI、Echarts、jQuery联合渲染，完成从PB级原始投融信息到毫秒级交互图表的全链路闭环；系统首页实时汇总最新融资事件，用户中心支持个人信息与密码管理，管理员可在用户管理模块完成权限分配，在线教育投融数据管理提供CSV、JSON批量导入及字段级校验，融资阶段分布分析用饼图与玫瑰图呈现种子轮到Pre-IPO的金额占比，投资机构行为分析借助Spark MLlib聚类揭示红杉、IDG等机构偏好赛道与轮次规律，行业总体趋势分析通过折线图、面积图展示近十年融资总额与事件数的时间序列演变，热门细分赛道分析采用动态热力图与词云突出K12、职业教育、素质教育的资本热度，系统管理模块则记录操作日志并支持一键回滚；整套方案让毕业生在本地虚拟机即可体验完整的大数据采集、清洗、存储、分析与可视化的工程流程，直接契合毕设对前沿技术深度与业务场景真实性的双重要求。

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在线教育投融数据可视化分析系统代码展示

# 融资阶段分布分析核心处理
def stage_distribution():
    df = spark.read.json("/edu_invest/round_raw.json")
    stage_col = regexp_replace(col("round"), "轮|Pre-", "")
    dist_df = df.withColumn("clean_stage", stage_col) \
                .filter(col("amount_usd").isNotNull()) \
                .groupBy("clean_stage") \
                .agg(count("*").alias("deal_count"),
                     sum("amount_usd").alias("total_usd")) \
                .orderBy(desc("total_usd"))
    dist_df.write.mode("overwrite").json("/result/stage_dist")
    return dist_df.toPandas()

# 投资机构行为分析核心处理
def investor_behaviour():
    df = spark.read.csv("/edu_invest/investor_detail.csv", header=True)
    window = Window.partitionBy("investor").orderBy(desc("deal_date"))
    top5_df = df.withColumn("rank", row_number().over(window)) \
                .filter(col("rank") <= 5) \
                .groupBy("investor") \
                .agg(collect_list("sector").alias("top_sectors"),
                     avg("amount_usd").alias("avg_ticket")) \
                .withColumn("fav_sector",
                            expr("top_sectors[0]"))
    top5_df.write.mode("overwrite").json("/result/investor_behaviour")
    return top5_df.toPandas()

# 热门细分赛道分析核心处理
def hot_segments():
    df = spark.read.parquet("/edu_invest/full_deals.parquet")
    explode_df = df.withColumn("segment",
                               explode(split(col("tags"), ","))) \
                   .filter(col("segment") != "") \
                   .groupBy("segment") \
                   .agg(count("*").alias("deal_cnt"),
                        sum("amount_usd").alias("total_usd"),
                        max("deal_date").alias("latest_date"))
    hot_df = explode_df.withColumn("heat_score",
                                   col("deal_cnt") * 0.4 +
                                   col("total_usd") / 1e6 * 0.6) \
                       .orderBy(desc("heat_score"))
    hot_df.write.mode("overwrite").json("/result/hot_segments")
    return hot_df.limit(20).toPandas()

在线教育投融数据可视化分析系统文档展示

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